一种多频段下的单通道振动信号盲源分离方法技术

本发明专利技术公开了一种多频段下的单通道振动信号盲源分离方法，涉及信号处理技术领域。所述方法包括如下步骤：采用霜冰优化算法对单通道振动信号进行处理，确定最优分解层数K和最优惩罚参数α，构建变分模态分解器；利用变分模态分解器将单通道振动信号X处理同时降噪得到K个本征模态分量；将K个本征模态分量通过混合矩阵A线性混合与原单通道振动信号重构形成K+1个三维观测信号；用欠定盲源分离方法处理三维观测信号，实现单通道振动信号盲源分离。通过模拟霜冰粒子的运动自动确定模态值，有效实现了变分模态分解的预处理问题，再与盲源分离算法相结合，更精确地分离多频段下的单通道振动信号。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信号处理，具体涉及一种多频段下的单通道振动信号盲源分离方法。

技术介绍

1、弓网系统在列车高速运行时会引起系统的振动，当振动幅度过大将直接关系到铁路的安全运行。为了知道弓网系统振动特性，一般采取传感器拾取其振动信号。然而传感信号传递路径过长且为多个频段下的信号的混合，这令其振动信号的分离变得困难，所以目前单通道盲源分离是一种新颖的方法去分析振动信号的振动特性。

2、单通道盲源分离是指在源信号的先验信息和信道传输参数均未知的情况下，仅利用单个传感器接收到的观测信号来恢复出各个源信号的过程，在数字通信、图像处理、语音信号处理等领域有着广泛的应用前景。但是传统单通道盲源分离算法存在复杂度偏高，对训练样本有特殊要求等问题。针对上述问题，现有技术中，有将支持向量机理论引入到粒子滤波算法中，提出一种数字调制混合信号的单通道盲源分离算法，该算法在误码率相当的情况下，有效缩短了运算时间，但由于支持向量机是借助二次规划来求解支持向量，当矩阵阶数很大时该矩阵的存储和计算将耗费大量的机器内存和运算时间。也有基于变换频域滤波方法，针对直扩信号和干扰信号在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多频段下的单通道振动信号盲源分离方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种多频段下的单通道振动信号盲源分离方法，其特征在于：所述步骤S1包括：初始化霜冰优化算法种群参数和粒子位置信息；使用阶梯式软雾凇搜索策略，计算雾凇粒子的位置；互换雾凇粒子位置得到最优分解层数K和最优惩罚参数α。

3.根据权利要求1所述的一种多频段下的单通道振动信号盲源分离方法，其特征在于：所述步骤S2包括：变分模态分解器中设定单通道振动信号X有m个未知源信号S1(t)，S2(t)…Sm(t)，这m个源信号彼此相互统计独立，采用线性混合数学模型X＝A·S+n处理，降噪...

【技术特征摘要】

1.一种多频段下的单通道振动信号盲源分离方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种多频段下的单通道振动信号盲源分离方法，其特征在于：所述步骤s1包括：初始化霜冰优化算法种群参数和粒子位置信息；使用阶梯式软雾凇搜索策略，计算雾凇粒子的位置；互换雾凇粒子位置得到最优分解层数k和最优惩罚参数α。

3.根据权利要求1所述的一种多频段下的单通道振动信号盲源分离方法，其特征在于：所述步骤s2包括：变分模态分解器中设定单通道振动信号x有m个未知源信号s1(t)，s2(t)…sm(t)，这m个源信号彼此相互统计独立，采用线性混合数学模型x＝a·s+n处理，降噪后得到k个本征模态分量；

4.根据权利要求1所述的一种多频段下的单通道振动信号盲源分离方法，其特征在于：所述步骤s3包括：将k个本征模态分量线性混合形成2个观测信号x1(t)＝a11·s1(t)+a12·s2(t)+…+a1a·sm(t)，x2(t)＝a21·...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈可，李梦茹，段甫川，宋洋，刘志刚，陈维荣，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：